3D-People-Counting-Tracker-Tuning-Optimization-Guide

《3D人流量计数与跟踪算法调优指南》 在智能监控和安全领域，准确的人流量统计和跟踪至关重要。 本指南围绕3D人流量计数演示应用，详述了跟踪算法的参数调优建议，以优化毫米波雷达数据处理，实现高效、精准的3D人像识别与群体跟踪。 1. 引言与范围 本调优指南专为希望通过微调算法参数来提升3D人流量计数系统性能的技术人员设计，涵盖算法原理及各模块参数调整对整体效果的影响。 2. 群体跟踪模块 2.1 点云标记 将雷达捕获的3D数据赋予标识以便后续处理。优化此步骤可以减少误识别，提高目标分离的准确性。 2.2 预测 依据历史位置信息估算目标的未来位置，为关联阶段提供基础。调整预测模型（如扩

算法与数据结构 7 2024-10-25

美国工程院院士-大数据与模糊集合李德毅院士与先锋同行

在大数据认知与模糊集合研究领域中，有几位杰出的科学家做出了开创性的贡献。首先，美国工程院院士Lotfi Zadeh（1921年2月生），是模糊集合理论的创始人。其次，波兰科学院院士Zdzislaw Pawlak（1926年11月10日 - 2006年4月7日），则提出了粗糙集理论，进一步推动了不确定性研究的进展。此外，美国南加州大学教授Jerry M. Mendel（1938年5月生），专注于二型模糊集合的研究，为模糊逻辑在大数据分析中的应用开辟了新的方向。这些科学家为模糊逻辑、粗糙集等技术奠定了基础，使大数据认知技术在复杂数据处理中取得了重大突破。

算法与数据结构 7 2024-10-25

Python实现股票情绪分析东方财富评论数据爬取与分析

项目背景与意义 股民情绪分析的重要性： 投资者情绪会对股票价格和市场产生显著影响，通过爬取与分析在线评论，可捕捉情绪变化，理解市场动态，为投资决策提供有价值的参考。 项目目的 本项目通过Python爬虫抓取东方财富网特定股票的散户评论，并运用自然语言处理（NLP）技术中的SnowNLP库进行情感分析，探索用户情绪的时间变化趋势。 数据源与获取方法 数据源简介 来源：东方财富网 (http://guba.eastmoney.com/) 内容：散户评论 范围：特定股票评论 数据获取技术栈 Python版本：3.x 核心库： selenium：模拟浏览器行为，用于动态页面爬取。 Phantom

算法与数据结构 7 2024-10-25

机器学习中的协同过滤算法及其应用实践

协同过滤算法的概述 协同过滤算法是一种机器学习技术，广泛应用于推荐系统，以提升推荐的准确性和效率。其核心思想基于用户协同过滤和物品协同过滤。 协同过滤算法的类型 基于用户的协同过滤算法 (UserCF)：利用用户之间的相似性进行推荐。若用户A与用户B的偏好相似，则可以将用户B喜欢的物品推荐给用户A。 基于物品的协同过滤算法 (ItemCF)：根据物品间的相似性进行推荐。例如，若物品A与物品B的内在关联强，可将物品B推荐给喜欢物品A的用户。 协同过滤算法的实现步骤 收集用户偏好：通过用户行为（评分、点击、购买等）获取偏好数据。 找到相似用户或物品：计算用户或物品间的相似性。 生成推

算法与数据结构 5 2024-10-25

BIT数据挖掘作业1 2017数据预处理流程详解

数据挖掘概述 数据挖掘（Datamining）是IT领域的关键学科之一，从大量数据中提取有价值的模式、关联和趋势。 数据预处理的重要性 在“BIT datamining hw 1 2017”这一作业中，数据预处理至关重要，它是后续数据分析的基础步骤，直接决定挖掘结果的质量。数据预处理通常包括以下步骤： 数据清洗：检测并修复数据集中的错误、不完整、不准确和不相关部分。关键处理包括： 缺失值：处理不完整的数据 异常值：修正极端偏差数据 重复值：删除冗余数据 数据集成：整合不同来源的数据，解决格式、编码、命名不一致问题。例如，在多数据库、文件、API之间的数据合并。 数据转换：将原始

算法与数据结构 9 2024-10-25

title" "KNIME教程与经典Demo详解数据挖掘从入门到精通

【KNIME教程加demo】是一款专注于数据挖掘的实用学习资源，助你全面掌握KNIME的强大功能。作为一款开源、基于图形界面的工作流平台，KNIME（Konstanz Information Miner）被广泛用于数据分析、数据挖掘和机器学习。以下是本教程的核心知识点： 工作流构建：KNIME的核心在于工作流，通过拖放节点、连接数据流程，你将理解每个节点的操作方式和实际用途。 数据导入与预处理：支持CSV、Excel、数据库等数据格式，详细讲解如何清洗数据、处理缺失值和异常值等常见步骤。 数据探索与可视化：借助KNIME内置的图表，如直方图、散点图、箱线图等，快速获得数据洞察。

算法与数据结构 7 2024-10-25

深入探讨DataX Web 2.1.2高效ETL工具全解析

DataX Web 2.1.2：大数据ETL利器详解 在数据驱动的现代商业环境中，高效的数据处理和传输是企业竞争力的重要组成部分。DataX Web 2.1.2专注于大数据处理，具备强大的ETL（数据抽取、转换和加载）能力，能够为企业提供可靠的数据集成支持。将详细介绍其功能、特点及实际应用流程。 一、DataX Web简介 DataX Web是由阿里云开源的数据同步框架，该工具强大且灵活。最新的2.1.2版本引入了多项改进和优化，为用户提供更流畅的Web化操作体验。它支持关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop生态系统等多种数据源，轻松满足不同数据集成需求。 二、ETL过程详解 数

算法与数据结构 5 2024-10-25

SAM相似度度量方法详解

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

算法与数据结构 6 2024-10-25

深入理解冒泡排序算法与C语言实现详解

冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过遍历数列，依次比较相邻元素，若顺序错误则交换，直到数列排序完成。该算法因较小（或较大）的元素会像气泡一样逐渐浮至顶端而得名。以下将从基本概念、工作原理以及C语言实现代码进行详细介绍。 冒泡排序的基本概念 冒泡排序（Bubble Sort）是一种直观的比较排序算法，其基本思路是：从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，便将两者交换位置。这一过程重复进行，直到整个数列变得有序。 冒泡排序的工作原理 冒泡排序的核心步骤如下：1. 初始化：定义待排序数列。2. 遍历比较：从数列首位开始依次比较相邻两个元素。3. 元素交换：若前元素大

算法与数据结构 8 2024-10-25

HDFS经典分布式文件系统介绍与架构解析

经典分布式文件系统三：HDFS Hadoop是一个基于JAVA的支持数据密集型分布式应用的分布式文件系统。它不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，还设计为在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。Hadoop能够保证应用可以在上千个低成本商用硬件存储结点上处理PB级数据。作为Apache的开源项目，Hadoop得到了Yahoo的支持，且被应用于其Web搜索和商业广告业务。 Hadoop的开发受到Google的MapReduce和Google文件系统技术的启发，提供了与之类似的分布式文件系统框架。

算法与数据结构 4 2024-10-25